東莞市神州視覺科技有限公司

劉 戀

1.5AOI圖像對比算法

  圖像對比即設定一個標準的模板與目標進行對比分析，是目前采用的最為廣泛的一種外觀檢查方式，其原理是通過RGB通道值和像素值的元素按照一種數學計算方式來得到結果。

1.6ALeader AOI統計建模圖像對比

  近年來，將統計建模應用到AOI領域最先由神州視覺ALeader AOI提出，統計建模圖像對比即在制作標準圖像的時候通過學習一系列OK圖像的樣本，分別提取各種圖像的變化特征，最終生成一個綜合標準圖像及參數標準圖像�？傊�，我們無法判斷和定論各種算法孰優孰劣，但我們完全可以相信，任何單一的算法是根本解決不了SMT裝配的所有不可預知的工藝問題的。因此取各種算法的長處用以對口檢測正成為AOI領域的研究課題。

2.0 AOI多算法對口的檢測技術

  欲采用不同的算法對口不同的檢測項目，必須了解什么樣的算法最合適某個部位檢查，有了這個前提，才能對演算法進行嚴謹的實驗和訓練，下面的文章將以ALeader AOI為例一一進行解析。神州視覺ALeader AOI早期的ALD-H-350系列設備是單一的統計建模圖像對比技術，運用這種技術的優勢是使用簡單、人為影響的因素低，缺點是需要進行反復的學習模板。自ALeader AOI 5系列6系列以來，就完全摒棄了單一的處理模式，采用了多種算法結合的方式。在ALeader AOI當中，對一個電阻進行檢測會自動分為四個部分進行檢測，自動生成四個檢測框，分別是兩端的焊點（焊盤部分）、元件本體、字符絲印。

1、元件本體：采用統計建模圖像比對方式進行檢測。

2、絲印字符：采用OCV字符校驗技術進行檢測。

3、焊盤部分：采用OCV字符校驗技術進行檢測。

2.1圖像對比是如何知道結果的？

  圖像對比是以數字信號為基礎，通過數學方式計算得來。任何一副圖片都經過圖像采集卡進行了數字轉化，下圖中每個方格便是對應的像素值，通過標準圖片的值與待測圖片的值比較，在規定的范圍內便OK，超過則視為NG。

2.2ALeader AOI統計建模的原理是什么？

  統計建模是通過統計一系列OK圖像的樣本，最終生成了圖片的基本信息模板和參數標準的模板，在統計建模的過程中基本解決三個問題：待測物體大概像什么？裝配過程中會發生什么變化？它會變化到什么程度?

2.3 OCV字符檢驗技術

使用OCV字符校驗技術對電阻、三極管、二極管、IC、BGA的絲印檢驗，不需要進行學習，自動識別其輪廓的相似度。以字符“8”為例，首先對圖片進行濾除紅色灰度化，再調整亮度與對比度，圖片相對處理較清晰時進行二值化閉合運算，再對圖形進行SOBEL邊緣檢測，將圖形的毛刺及邊緣做處理，最后通過一種數學擬合的方法，將邊緣圓形轉化為二維三次函數將圓形的特征用參數a、b、c、d、e、f、g、h、i、j表示。數學擬合可通過下式等到：ax3+by3+cx2y+dxy2+ex2+fy2+gxy+hx+iy+j=0

2.4短路檢測（垂直通路投影技術）

  檢測短路（兩個焊點間的錫膏橋接），可以通過圖像對比的方式實現，且效果不錯，但誤判較高，實驗證明采用垂直投影的方法不用對標準圖片進行學習建模，其次有較高的檢出率和較低的誤判率。

  除此之外，神州視覺ALeader開發的外觀檢測設備還具備了其它算法，可以檢測電腦鍵盤、手機、遙控器等鍵盤，還有色環電阻的檢測、SMT鉚釘裝配檢測、紅膠溢膠檢測等，這些檢測都具有不同的算法�？偠�言之，對于AOI（自動光學檢測設備），筆者認為核心就是軟件的算法，算法運用科學合理，才能使設備具有最高的檢出率和最低的誤判率，使用多重算法可以有效的解決各種不良品的檢測又具備較高的易操作和管理性。當然，我們也不能斷言，一臺使用了多種算法的AOI就是完美的，還必須去不斷的實驗、操作，找出最為合適的算法應用不能的檢測內容，AOI的發展必定朝零誤判和百分百的檢出率方向走，如能解決這一問題，AOI也可以植入更多的自動化功能，如自動返修、自動分類等等。隨著人們對AOI的不斷認知和改良，使用AOI實現自動化裝配終有一天成為現實，這將是AOI開發商們致力研究的課題。